[發明專利]一種光伏電池板熱斑故障檢測方法

有效

• 申請號: 201610511747.2
• 申請日: 2016-07-01
• 公開（公告）號: CN106230377B
• 公開（公告）日: 2018-04-27
• 發明（設計）人: 段其昌;毛明軒;段盼;胡蓓;楊增瑞;李思;鐘加妙
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: H02S50/10
• 分類號: H02S50/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種光伏電池板熱斑故障檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1：采集正常以及不同熱斑故障狀態下光伏電池板的紅外圖像信息及其溫度信息；

S2：分割紅外圖像中的熱斑區域并提取特征向量；

S3：選擇徑向基函數作為核函數，初步建立基于SVM的多類故障檢測模型，其中核函數參數g和懲罰因子c為待定參數；

S4：運用訓練樣本對SVM多類故障檢測模型進行訓練，并采用帶擴展記憶的粒子群算法優化SVM多類故障檢測模型中的核函數參數g和懲罰因子c；

S5：選取訓練樣本分類精度最高的一組參數作為最優的核函數參數g和懲罰因子c的值，得到訓練完成的SVM多類故障檢測模型；

S6：將待檢測樣本依據步驟2得到的特征向量輸入到訓練好的SVM多類故障檢測模型中，進行熱斑故障檢測，并給出光伏電池板熱斑故障損傷等級。

2.根據權利要求1所述的一種光伏電池板熱斑故障檢測方法，其特征在于：所述步驟S2中的分割紅外圖像中的熱斑區域并提取特征向量包括以下具體步驟：

S21：對紅外圖像預處理，包括圖像增強和紅外圖像濾波；

S22：結合光伏電池板幾何特性，對光伏電池板進行識別分割；

S23：采用模糊聚類方法對光伏電池板的熱斑區域進行分割；

S24：熱斑故障特征向量的選擇與提取；

S25：對特征向量進行歸一化處理。

3.根據權利要求2所述的一種光伏電池板熱斑故障檢測方法，其特征在于：所述S22中的結合光伏電池板幾何特性，對光伏電池板進行識別分割的具體方法為：

將紅外圖像轉換為灰度圖像，進行邊緣檢測，并采用Hough變換進行直線提取，通過設定線段相關的經驗閾值選取光伏電池板邊緣的直線，利用確定的邊緣直線對圖像中光伏電池板的四邊形區域進行分割。

4.根據權利要求2所述的一種光伏電池板熱斑故障檢測方法，其特征在于：所述S23中的模糊聚類方法包括的具體方法為：

采用模糊C均值算法依據最小二乘法的原理，通過使均方差目標函數局部最小來聚類像素，其目標函數為：

J(U,V)m=Σk=1nΣi=1e(μik)m(ωk)2]]>

其中，d_ik＝||X_k-V_i||為樣本數據點X_k相對于第i個聚類中心的距離，U是樣本集X的模糊e-劃分，V是e個聚類中心組成的集合，X＝{x₁,x₂,…,x_n}為像素的集合，e為類數，m是一個加權系數，m∈[1,∞]，μ_ik為第k個樣本相對于第i個聚類中心的隸屬度。